CN113888416A - 卫星遥感图像数据的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了卫星遥感图像数据的处理方法，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1、数据准备与纠正；S2、影像融合与处理：在PCI软件下用pansharp方法进行影像融合，对影像进行加绿处理，并对影像进行调色，获取能反映细部特征、纹理清晰的图像；S3、影像正射纠正：对高山地、山地，根据影像控制点，用严密物理模型或有理函数模型并通过DEN数据进行几何纠正；对于丘陵地，根据DEM数据进行正射纠正；对于平地，采用多项式拟合进行纠正；S4、影像镶嵌；S5、超限分析与处理：对图像进行超限检查，当检查发现误差超限时；S6、数据输出；本卫星遥感图像数据的处理方法具有时效性强、处理图像数据精准的优点。
Description
技术领域
本发明涉及卫星遥测领域，特别涉及卫星遥感图像数据的处理方法。
背景技术
国民经济生产过程中对遥感图像产品的需求也越来越多；特别是在国土防御、区域侦察等军事应用领域，灾害监测、应急救灾、防灾预警等民用领域都有着极其重要的作用。
参照现有公开号为CN104574265B的中国专利，其公开了一种卫星遥感图像数据的处理方法及装置，其中该方法包括：按照接收的时间顺序对接收的卫星遥感图像数据进行分段，得到分段后的多个指定图像数据；对于每个指定图像数据，生成与指定图像数据对应的图像处理任务；按照当前所处的时间段，执行与当前所处时间段对应的一个或多个图像处理任务，也就是说基于时分解码以遥感数据对应的时序为基础，将每个时间段所对应的遥感数据生成一项处理任务，进而实现多路并行，也就是执行不同的时间段处理不同任务目的。
上述的这种卫星遥感图像数据的处理方法及装置具有一些缺点，如：其处理数据的时效性较差。
发明内容
针对背景技术中提到的问题，本发明的目的是提供卫星遥感图像数据的处理方法，以解决背景技术中提到的问题。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
卫星遥感图像数据的处理方法，包括以下步骤：
S1、数据准备与纠正：获取遥感影像图，对于分辨率小于5m的影像制图，采用1：5万的地形图纠正，对于分辨率大于5m的影像制图，采用1：1万的地形图纠正；
S2、影像融合与处理：在PCI软件下用pansharp方法进行影像融合，对影像进行加绿处理，并对影像进行调色，获取能反映细部特征、纹理清晰的图像；
S3、影像正射纠正：对高山地、山地，根据影像控制点，用严密物理模型或有理函数模型并通过DEN数据进行几何纠正；对于丘陵地，根据DEM数据进行正射纠正；对于平地，采用多项式拟合进行纠正；
S4、影像镶嵌：在ERDAS下进行相邻两景影像的拼接，先画出镶嵌线，镶嵌线不要穿越建筑物和线状地物，镶嵌后的影像保证色调一致，相邻影像之间不存在镶嵌痕迹；
S5、超限分析与处理：对图像进行超限检查，当检查发现误差超限时，分析侧视角、地物变化、控制点数量、点位原因；
S6、数据输出：利用遥感数据获取土地利用变化信息，利用GPS检查变化图斑真伪、修订边界和测量面积，最后将外业实测数据输入GIS，经过面积统计、图件修正等处理，保存和输出最终成果。
较佳的，所述S2影像融合与处理时，采用线性或非线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整进行色调调整。
较佳的，所述S3影像正射纠正时，先进行纠正控制点采集，之后进行单景纠正；采集时采集分布均匀、控制区域大于片区范围的区域采集，每景控制点数量在9-15个之间，重叠区域保证三个以上的公共点；纠正时对不同轨道、不同时相影像，采用有理函数模型进行正射纠正。
较佳的，所述S4影像镶嵌时，进行重叠精度检测，对于叠加相邻纠正单元，采用逐步方式逐屏幕目测检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现抖动、错位现象，则测量该处同名点误差，保证精度要求。
较佳的，所述S1数据准备与纠正中，在获取遥感影像图时，首先利用星载GPS测定的卫星轨道参数及恒星相机、惯性测量单元测定的姿态参数建立严格几何模型；之后，利用严格模型生成大量均匀分布的虚拟地面控制点，再利用这些控制点计算RPC模型参数。
较佳的，所述S2影像融合与处理时，使用Pansharping融合算法保留多光谱影像的颜色信息和全色影像的空间信息，使得融合后的图像更加接近实际；对于缺失蓝波段的卫星遥感影像使用近红外波段来替代蓝波段，同时对绿波段进行处理；并通过RGB＝{B2，(B1+B2+B3)/3，B3}的方式进行假彩色合成。
较佳的，所述S1数据准备与纠正时，采用基于云计算模型的影像数据处理系统的体系结构，所述体系结构包括云工作站，所述云工作站负责管理和分发任务，所述云工作站连接有云端处理服务器，所述云端处理服务器依据分发的任务，从云存储中取出影像进行相应的处理，通过TCP/IP通信协议与服务器建立通讯。
较佳的，所述S2影像融合与处理时，进行融合效果评价，评价融合效果包括定性和定量评价两种；所述定性评价选用目视法解释；所述定量评价选择：均值、标准差、熵、光谱偏差度、均方根差和相关系数进行评价。
综上所述，本发明主要具有以下有益效果：
本卫星遥感图像数据的处理方法具有时效性强、处理图像数据精准的优点，本方法通过S1数据准备与纠正能够对地形图纠正，利用S2影像融合与处理能获取能反映细部特征、纹理清晰的图像，利用S3影像正射纠正能够进行数据纠正，再通过S4影像镶嵌，S5超限分析与处理，S6、数据输出等步骤能够得到时效性高的图像数据。
附图说明
图1是本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
参考图1，卫星遥感图像数据的处理方法，包括以下步骤：
S1、数据准备与纠正：获取遥感影像图，对于分辨率小于5m的影像制图，采用1：5万的地形图纠正，对于分辨率大于5m的影像制图，采用1：1万的地形图纠正；
S2、影像融合与处理：在PCI软件下用pansharp方法进行影像融合，对影像进行加绿处理，并对影像进行调色，获取能反映细部特征、纹理清晰的图像；
S3、影像正射纠正：对高山地、山地，根据影像控制点，用严密物理模型或有理函数模型并通过DEN数据进行几何纠正；对于丘陵地，根据DEM数据进行正射纠正；对于平地，采用多项式拟合进行纠正；
S4、影像镶嵌：在ERDAS下进行相邻两景影像的拼接，先画出镶嵌线，镶嵌线不要穿越建筑物和线状地物，镶嵌后的影像保证色调一致，相邻影像之间不存在镶嵌痕迹；
S5、超限分析与处理：对图像进行超限检查，当检查发现误差超限时，分析侧视角、地物变化、控制点数量、点位原因；
S6、数据输出：利用遥感数据获取土地利用变化信息，利用GPS检查变化图斑真伪、修订边界和测量面积，最后将外业实测数据输入GIS，经过面积统计、图件修正等处理，保存和输出最终成果。
其中，所述S2影像融合与处理时，采用线性或非线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整进行色调调整。
其中，所述S3影像正射纠正时，先进行纠正控制点采集，之后进行单景纠正；采集时采集分布均匀、控制区域大于片区范围的区域采集，每景控制点数量在9-15个之间，重叠区域保证三个以上的公共点；纠正时对不同轨道、不同时相影像，采用有理函数模型进行正射纠正。
其中，所述S4影像镶嵌时，进行重叠精度检测，对于叠加相邻纠正单元，采用逐步方式逐屏幕目测检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现抖动、错位现象，则测量该处同名点误差，保证精度要求。
其中，所述S1数据准备与纠正中，在获取遥感影像图时，首先利用星载GPS测定的卫星轨道参数及恒星相机、惯性测量单元测定的姿态参数建立严格几何模型；之后，利用严格模型生成大量均匀分布的虚拟地面控制点，再利用这些控制点计算RPC模型参数。
其中，所述S2影像融合与处理时，使用Pansharping融合算法保留多光谱影像的颜色信息和全色影像的空间信息，使得融合后的图像更加接近实际；对于缺失蓝波段的卫星遥感影像使用近红外波段来替代蓝波段，同时对绿波段进行处理；并通过RGB＝{B2，(B1+B2+B3)/3，B3}的方式进行假彩色合成。
其中，所述S1数据准备与纠正时，采用基于云计算模型的影像数据处理系统的体系结构，所述体系结构包括云工作站，所述云工作站负责管理和分发任务，所述云工作站连接有云端处理服务器，所述云端处理服务器依据分发的任务，从云存储中取出影像进行相应的处理，通过TCP/IP通信协议与服务器建立通讯。
其中，所述S2影像融合与处理时，进行融合效果评价，评价融合效果包括定性和定量评价两种；所述定性评价选用目视法解释；所述定量评价选择：均值、标准差、熵、光谱偏差度、均方根差和相关系数进行评价。
其中，本卫星遥感图像数据的处理方法具有时效性强、处理图像数据精准的优点，本方法通过S1数据准备与纠正能够对地形图纠正，利用S2影像融合与处理能获取能反映细部特征、纹理清晰的图像，利用S3影像正射纠正能够进行数据纠正，再通过S4影像镶嵌，S5超限分析与处理，S6、数据输出等步骤能够得到时效性高的图像数据。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、数据准备与纠正：获取遥感影像图，对于分辨率小于5m的影像制图，采用1：5万的地形图纠正，对于分辨率大于5m的影像制图，采用1：1万的地形图纠正；
S2、影像融合与处理：在PCI软件下用pansharp方法进行影像融合，对影像进行加绿处理，并对影像进行调色，获取能反映细部特征、纹理清晰的图像；
S3、影像正射纠正：对高山地、山地，根据影像控制点，用严密物理模型或有理函数模型并通过DEN数据进行几何纠正；对于丘陵地，根据DEM数据进行正射纠正；对于平地，采用多项式拟合进行纠正；
S4、影像镶嵌：在ERDAS下进行相邻两景影像的拼接，先画出镶嵌线，镶嵌线不要穿越建筑物和线状地物，镶嵌后的影像保证色调一致，相邻影像之间不存在镶嵌痕迹；
S5、超限分析与处理：对图像进行超限检查，当检查发现误差超限时，分析侧视角、地物变化、控制点数量、点位原因；
S6、数据输出：利用遥感数据获取土地利用变化信息，利用GPS检查变化图斑真伪、修订边界和测量面积，最后将外业实测数据输入GIS，经过面积统计、图件修正等处理，保存和输出最终成果。
2.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S2影像融合与处理时，采用线性或非线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整进行色调调整。
3.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S3影像正射纠正时，先进行纠正控制点采集，之后进行单景纠正；采集时采集分布均匀、控制区域大于片区范围的区域采集，每景控制点数量在9-15个之间，重叠区域保证三个以上的公共点；纠正时对不同轨道、不同时相影像，采用有理函数模型进行正射纠正。
4.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S4影像镶嵌时，进行重叠精度检测，对于叠加相邻纠正单元，采用逐步方式逐屏幕目测检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现抖动、错位现象，则测量该处同名点误差，保证精度要求。
5.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S1数据准备与纠正中，在获取遥感影像图时，首先利用星载GPS测定的卫星轨道参数及恒星相机、惯性测量单元测定的姿态参数建立严格几何模型；之后，利用严格模型生成大量均匀分布的虚拟地面控制点，再利用这些控制点计算RPC模型参数。
6.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S2影像融合与处理时，使用Pansharping融合算法保留多光谱影像的颜色信息和全色影像的空间信息，使得融合后的图像更加接近实际；对于缺失蓝波段的卫星遥感影像使用近红外波段来替代蓝波段，同时对绿波段进行处理；并通过RGB＝{B2，(B1+B2+B3)/3，B3}的方式进行假彩色合成。
7.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S1数据准备与纠正时，采用基于云计算模型的影像数据处理系统的体系结构，所述体系结构包括云工作站，所述云工作站负责管理和分发任务，所述云工作站连接有云端处理服务器，所述云端处理服务器依据分发的任务，从云存储中取出影像进行相应的处理，通过TCP/IP通信协议与服务器建立通讯。
8.根据权利要求1所述的卫星遥感图像数据的处理方法，其特征在于：所述S2影像融合与处理时，进行融合效果评价，评价融合效果包括定性和定量评价两种；所述定性评价选用目视法解释；所述定量评价选择：均值、标准差、熵、光谱偏差度、均方根差和相关系数进行评价。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20220104 |